access数据库select查询top时有时无效,原因就是在使用Order by时,且排序的条件中数据有重复的. 比如:select top 10 * from table1 order by cdate desc 其中数据中cdate有很多重复的,这样就导致top失效了. 解决办法就是order一个主键字段来辅助实现 如:select top 10 * from table1 order by cdate desc,ID desc 这样就可以了. 参考一个相关的解释吧,如下: JET SQL
使用hive查询ncdc天气数据 在hive中将ncdc天气数据导入,然后执行查询shell,可以让hive自动生成mapredjob,快速去的想要的数据结果. 1. 在hive中创建ncdc表,这个表用来存放ncdc的数据 create table ncdc ( year string, month string, data string, time string, air string, a string, b string, c string, d string, e string, f
今天下午有同事反馈她提交了了一个SQL后,hive 查询就停止响应了. 我看了下,发现hiveserver确实hug住了.听过查看日志,发现了一个牛逼的SQL, 这个SQL很简单: select a.column1, b.column2 from a left join b on a.id = b.id 这两张表都是很大的表,保存了好多年的数据,表b按照日期和类目进行了分区. 因为没有加限制,所以HiveMetaStore在获取分区的时候,会从mysql中获取这个表所有的分区信息,SQL如下:
下面以查询每门课程分数最高的学生以及成绩为例,演示如何查询 top N记录.下图是测试数据,表结构和相关 insert 脚本见<常用SQL之日期格式化和查询重复数据>. 使用自连接[推荐] select a.name,a.course,a.score from test1 a, (select course,max(score) score from test1 group by course) b WHERE a.course=b.course and a.score=b.score; 执行
异常信息如下: select * from b_pt_pr_customer_address_info limit 19; FAILED: SemanticException Unable to determine if hdfs://nodexx:8020/user/hive/warehouse/ss_aa_bb_info is encrypted: java.lang.IllegalArgumentException: Wrong FS: hdfs://nodexx:8020/user/hi
注意 hive 的hsql没有 top n这个功能,不像sql. 所以实现top n如下: 我想说的SELECT TOP N是取最大前N条或者最小前N条. Hive提供了limit关键字,再配合order by可以很容易地实现SELECT TOP N. 但是在Hive中order by只能使用1个reduce,如果表的数据量很大,那么order by就会力不从心. 例如我们执行SQL:select a from ljntest01 order by a limit 10; 控制台会打印出:Num
Hive中执行SQL语句时,出现类似于“Display all 469 possibilities? (y or n)”的错误,根本原因是因为SQL语句中存在tab键导致,tab键在linux系统中是有特殊含义的. 基本查询 desc formatted stu_buck;desc stu_buck; 创建部门表 create table if not exists dept( deptno int, dname string, loc int) row format delimited fie
Select a.val,b.val From a [Left|Right|Full Outer] Join b On (a.key==b.key); 现有两张表:sales 列出了人名及其所购商品的 ID:things 列出商品的 ID 和名称: hive> select * from sales; OK Joe Hank Ali Eve Hank Time taken: row(s) hive> select * from things; OK Tie Coat Hat Scarf Tim
Hive是将符合SQL语法的字符串解析生成可以在Hadoop上执行的MapReduce的工具.使用Hive尽量按照分布式计算的一些特点来设计sql,和传统关系型数据库有区别, 所以需要去掉原有关系型数据库下开发的一些固有思维. 基本原则: 1:尽量尽早地过滤数据,减少每个阶段的数据量,对于分区表要加分区,同时只选择需要使用到的字段 select ... from A join B on A.key = B.key where A.userid>10 and B.userid<10 and A.